主动学习 算法代码
时间: 2023-07-27 14:09:41 浏览: 33
以下是一个简单的主动学习算法的代码示例:
```python
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LogisticRegression
# 定义一个简单的数据集
X = np.array([[1, 1], [1, 2], [2, 2], [2, 3], [3, 3], [4, 4], [5, 5], [5, 6], [6, 6], [6, 7]])
y = np.array([0, 0, 0, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 1])
# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 定义一个空的标记集合
labeled_set = set()
# 定义主动学习的迭代次数
n_iterations = 5
for i in range(n_iterations):
# 训练一个逻辑回归分类器
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train[list(labeled_set)], y_train[list(labeled_set)])
# 在未标记的数据中选择最不确定的样本进行标记
probas = clf.predict_proba(X_train)
uncertainty = np.abs(probas[:, 0] - 0.5)
idx = np.argsort(uncertainty)[:1]
# 将选择的样本添加到标记集合中
labeled_set.update(idx)
# 使用标记集合重新训练分类器并进行预测
clf = LogisticRegression()
clf.fit(X_train[list(labeled_set)], y_train[list(labeled_set)])
y_pred = clf.predict(X_test)
# 输出预测结果
print("预测结果:", y_pred)
```
这个算法是一个简单的主动学习算法,它在每次迭代中使用逻辑回归分类器来预测未标记的数据,并选择最不确定的样本进行标记。在迭代完成后,它使用标记集合重新训练分类器并进行预测。这个算法可以用于解决分类问题,可以根据具体情况进行修改和扩展。